論文の概要: A new dataset for measuring the performance of blood vessel segmentation methods under distribution shifts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04517v4
- Date: Thu, 18 Apr 2024 15:50:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 14:48:42.432242
- Title: A new dataset for measuring the performance of blood vessel segmentation methods under distribution shifts
- Title（参考訳）: 分布変化下における血管分節法の性能測定のための新しいデータセット
- Authors: Matheus Viana da Silva, Natália de Carvalho Santos, Julie Ouellette, Baptiste Lacoste, Cesar Henrique Comin,
- Abstract要約: VessMAPは、より大きな非注釈データセットから関連画像を慎重にサンプリングして取得した異種血管セグメンテーションデータセットである。
ベースデータセットから原型と非典型の両方を選択する手法を開発した。
新しいデータセットの可能性を示すために、ニューラルネットワークの検証性能は、ネットワークのトレーニングに使用する分割によって大きく変化することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Creating a dataset for training supervised machine learning algorithms can be a demanding task. This is especially true for medical image segmentation since one or more specialists are usually required for image annotation, and creating ground truth labels for just a single image can take up to several hours. In addition, it is paramount that the annotated samples represent well the different conditions that might affect the imaged tissues as well as possible changes in the image acquisition process. This can only be achieved by considering samples that are typical in the dataset as well as atypical, or even outlier, samples. We introduce VessMAP, a heterogeneous blood vessel segmentation dataset acquired by carefully sampling relevant images from a larger non-annotated dataset. A methodology was developed to select both prototypical and atypical samples from the base dataset, thus defining an assorted set of images that can be used for measuring the performance of segmentation algorithms on samples that are highly distinct from each other. To demonstrate the potential of the new dataset, we show that the validation performance of a neural network changes significantly depending on the splits used for training the network.
- Abstract（参考訳）: 教師付き機械学習アルゴリズムをトレーニングするためのデータセットを作成することは、必要なタスクである。
これは医用画像のセグメンテーションには特に当てはまり、画像アノテーションには1つ以上の専門家が通常必要であり、単一の画像に対して地上の真理ラベルを作成するのに数時間かかる。
さらに, 注記された試料は, 像組織に影響を及ぼす可能性のある異なる条件と, 画像取得過程の変化を良好に表現することが最重要である。
これはデータセットに典型的なサンプルや、非定型的なサンプル、あるいは外部のサンプルを考慮することでのみ達成できる。
異種血管セグメンテーションデータセットであるVessMAPを紹介する。
ベースデータセットから原型サンプルと非典型サンプルの両方を選択する手法が開発され、異なるサンプル上でのセグメンテーションアルゴリズムの性能を測定するために使用できる、分類された画像セットが定義された。
新しいデータセットの可能性を示すために、ニューラルネットワークの検証性能は、ネットワークのトレーニングに使用する分割によって大きく変化することを示す。
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